REGRESI ROBUST UNTUK PEMODELAN DEFORESTASI DI INDONESIA

Abstract

Deforestasi adalah proses penebangan atau penghilangan hutan secara besar-besaran yang menjadi masalah serius di seluruh dunia. Fenomena ini telah menjadi perhatian global karena dampak negatifnya terhadap lingkungan dan kehidupan manusia. Tinggi rendahnya tingkat deforestasi di Indonesia tentunya sangat penting, hal ini didukung dengan pentingnya memiliki data deforestasi setiap tahunnya untuk kemudian diteliti kembali deforestasi yang tidak stabil. Faktor-faktor yang diasumsikan berpengaruh  terhadap deforestasi pada penelitian ini, yaitu produksi kayu bulat dan luas tanaman perkebunan. Metode yang digunakan untuk menganalisis data yang terkontaminasi oleh outlier dan memberikan hasil yang lebih fleksibel adalah regresi robust. Hasil yang diperoleh adalah model regresi robust dan faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap deforestasi di Indonesia sesuai dengan tujuan penelitian. Jenis penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah penelitian eksperimen dengan studi literatur. Variabel yang digunakan adalah data deforestasi di Indonesia, produksi kayu bulat dan luas tanaman perkebunan. Setelah itu diperoleh model regresi robust dengan estimasi maximum likelihood type (M). Diperoleh tinggi rendahnya deforestasi tahun 2017-2021 dipengaruhi oleh  luas tanaman perkebunan.